#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
//哈希/散列：映射，关键字和另一个值建立一个关联关系
//哈希表：映射，关键字和存储位置建立一个关联关系

//映射关系： 
//1.直接定址法（关键字范围集中，量不大的情况）关键字-存储位置是一对一关系，不存在哈希冲突
//2.除留余数法（关键字可以很分散，量可以很大）关键字-存储位置是多对一的关系，存在哈希冲突


//仿函数
template<class K>
struct HashFunc
{
	size_t operator()(const K& key)
	{
		return (size_t)key;
	}
};
//特化
template<>
struct HashFunc<string>
{
	size_t operator()(const string& key)
	{
		//BKDR
		size_t hash = 0;
		for (auto e : key)
		{
			hash *= 31;//数学算出来的，能降低冲突
			hash += e;//ascll码值相加
		}
		return hash;
	}
};
//哈希冲突解决1.闭散列 2.开散列
//1.闭散列
namespace open_address
{
	enum Status//状态
	{
		EMPTY,
		EXIST,
		DELETE		//删除和空不等价
	};				//查找找到删除继续往下找
					//找到空结束
	template<class K,class V>
	struct HashData
	{
		pair<K, V> _kv;
		Status _s;
	};

	

	//struct HashFuncString
	//{
	//	size_t operator()(const string& key)
	//	{
	//		//BKDR
	//		size_t hash = 0;
	//		for (auto e : key)
	//		{
	//			hash *= 31;//数学算出来的，能降低冲突
	//			hash += e;//ascll码值相加
	//		}
	//		return hash;
	//	}
	//};
								//仿函数
	template<class K, class V ,class Hash = HashFunc<K>>
	class HashTable
	{
	public:
		//构造函数
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10);//size=capacity=10
		}

		bool Insert(const pair<K, V>& kv)
		{	
			if (Find(kv.first))//重复的就进不来了
			{
				return false;
			}
			//负载因子		太大，冲突可能会剧增，冲突增加，效率降低
						//	太小，浪费空间
			//负载因子大于0.7就扩容
			if (_n * 10 / _tables.size() == 7)
			{//虽然代价很大，但是扩容次数并不多
				//开新空间
				//重新映射
				//释放旧空间
				size_t newSize = _tables.size() * 2;
				HashTable<K, V,Hash> newHT;
				newHT._tables.resize(newSize);
				//遍历旧表
				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					if (_tables[i]._s == EXIST)
					{//将旧表数据插入新表
						newHT.Insert(_tables[i]._kv);
						//类似现代写法
						//插入的顺序是扩容后的顺序
					}
				}
				//扩容后的_tables和原_tables交换
				_tables.swap(newHT._tables);
				//_tables指向一个更大的数组
				//newHT是创建的局部对象，自己析构了
				//_n是内置类型不处理，内置类型_tables调用自己析构函数
			}
			//直接定址法不好使了
			//除留余数法
			Hash hf;		//仿函数
			size_t hashi = hf(kv.first) % _tables.size();
									//用%size,不用%capacity
									//空间会开的大
									//后面位置不能访问

			////闭散列：也叫开放定址法，当发生哈希冲突时，如果哈希表未被装满，说明在哈希表中必然还有
			//空位置，那么可以把key存放到冲突位置中的“下一个” 空位置中去。
			//线性探测：从发生冲突的位置开始，依次向后探测，直到寻找到下一个空位置为止。
			//闭散列缺点，哈希冲突多会很影响效率，而且自己冲突了，影响其他位置
			while (_tables[hashi]._s == EXIST)//状态不为存在
			{
				hashi++;

				hashi %= _tables.size();//后面没找到，循环
			}//找到可插入位置
			_tables[hashi]._kv = kv;
			_tables[hashi]._s = EXIST;
			++_n;
			return true;
		}

		HashData<K, V>* Find(const K& key)
		{
			Hash hf;
			size_t hashi = hf(key) % _tables.size();
			while (_tables[hashi]._s != EMPTY)//存在和删除继续找
			{
				if (_tables[hashi]._kv.first == key 
					&& _tables[hashi]._s != DELETE)
				{		//防止删除的值误认为还在
					return &_tables[hashi];
				}

				hashi++;
				hashi %= _tables.size();//后面没找到，循环
			}
			return nullptr;
		}

		//伪删除法，只处理了_s状态
		bool Erase(const K& key)
		{
			HashData<K, V>* ret = Find(key);
			if (ret)
			{
				ret->_s = DELETE;
				--_n;
				return true;
			}
			else
			{
				return false;
			}
		}
		void Print()
		{
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				if (_tables[i]._s == EXIST)
				{
					//printf("[%d]->%d\n", i, _tables[i]._kv.first);
					cout << "[" << i << "->" << _tables[i]._kv.first << ":" << _tables[i]._kv.second << endl;
				}
				else if (_tables[i]._s == EMPTY)
				{
					printf("[%d]->\n", i);
				}
				else
				{
					printf("[%d]->D\n", i);
				}
			}
			cout << endl;
		}

	private:
		vector<HashData<K, V>> _tables;
		size_t _n = 0;//存储的关键字的个数
	};
}

//2.开散列，哈希桶，拉链法
namespace hash_bucket
{
	template<class T>
	struct HashNode
	{
		HashNode* _next;
		T _data;//改成泛型

		HashNode(const T& data)
			:_data(data)
			,_next(nullptr)
		{}
	};

	//前置声明
	template<class K, class T,  class KeyOfT, class Hash>//不加缺省值
	class HashTable;

	template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
	struct __HTIterator
	{
		typedef HashNode<T> Node;
		typedef __HTIterator<K, T,Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;
		Node* _node;
		//相互依赖， 哈希表要用迭代器，迭代器要用哈希表
		//编译器只会往上找
		const HashTable< K, T, KeyOfT, Hash>* _pht;//哈希表的指针
		//其实本来传数组指针就行
		//vector<Node*>* ptb;

		size_t _hashi;//记录当前在几号桶，即桶的下标

		//构造函数
		__HTIterator(Node*node, HashTable< K, T, KeyOfT, Hash>* pht,size_t hashi )
			:_node(node)
			,_pht(pht)
			,_hashi(hashi)
		{}
		__HTIterator(Node* node, const HashTable< K, T, KeyOfT, Hash>* pht, size_t hashi)
			:_node(node)
			, _pht(pht)
			, _hashi(hashi)
		{}
		Self& operator++()
		{
			if (_node->_next)
			{
				//当前桶还有节点，走到下一个结点
				_node = _node->_next;
			}
			else
			{
				//当前桶走完了，下一个桶
				//KeyOfT kot;//现算在几号桶
				//Hash hf;
				//size_t hashi = hf(kot(_node->_data)) % _pht.tables.size();
				++_hashi;
				while (_hashi < _pht->_tables.size())
				{
					if (_pht->_tables[_hashi])//不为空的桶
					{
						_node = _pht->_tables[_hashi];
						break;
					}
					++_hashi;
				}
				if (_hashi == _pht->_tables.size())//找到最后一个的下一个
				{
					_node = nullptr;//空充当end
				}
			}
			return *this;
		}

		Ref operator*()
		{
			return _node->_data;
		}
		Ptr operator->()
		{
			return &_node->_data;
		}
		bool operator!=(const Self& s)
		{
			return _node != s._node;
		}
	};

	//unordered_set->Hashtable<K, K>
	//unordered_map->Hashtable<K, pair<K, V>>
	template<class K,class T, class KeyOfT,class Hash>
	class HashTable
	{
		typedef HashNode<T> Node;

		//友元声明，用于struct调用pht内的私有_tables
		template<class K, class T,class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
		friend struct __HTIterator;

	public:
		typedef __HTIterator< K, T, T&, T*, KeyOfT, Hash> iterator;
		typedef __HTIterator< K, T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> const_iterator;
		
		iterator begin()
		{
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				if (_tables[i])
				{
					return iterator(_tables[i], this, i);
				}
			}

			return end();//哈希表是空的
		}

		iterator end()
		{
			return iterator(nullptr, this, -1);
		}

		const_iterator begin()const
		{
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				if (_tables[i])
				{
					return const_iterator(_tables[i], this, i);
				}
			}

			return end();//哈希表是空的
		}

		const_iterator end()const
		{
			return const_iterator(nullptr, this, -1);
		}
		//构造函数
		HashTable()
		{
			_tables.resize(10);//size=capacity=10
		}

		//拷贝构造
		HashTable(const HashTable& ht)
		{
			_tables.resize(ht._tables.size());
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				Node* cur = ht._tables[i];
				while (cur)
				{
					this->Insert(cur->_kv);
					cur = cur->_next;
				}
			}
		}

		//析构函数 自己写，数组系统释放，数组内指针指向的桶自己释放
		~HashTable()
		{
			for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
			{
				Node* cur = _tables[i];
				while (cur)
				{
					Node* _next = cur->_next;
					delete cur;
					cur = _next;
				}
				_tables[i] = nullptr;
			}
		}

		pair<iterator,bool> Insert(const T& data)
		{
			Hash hf;
			KeyOfT kot;

			iterator it = Find(kot(data));
			if (it!=end())
			{
				return make_pair(it,false);
			}
			//扩容
			//负载因子最大可以到1
			if (_n == _tables.size())//即负载因子到1
			{
				//重新开结点的方法
				////开新空间
				////重新映射
				////释放旧空间
				//size_t newSize = _tables.size() * 2;
				//HashTable<K, V,Hash> newHT;
				//newHT._tables.resize(newSize);
				////遍历旧表
				//for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				//{
				//	Node* cur = _tables[i];
				//	while (cur)
				//	{//将旧表数据插入新表
				//		newHT.Insert(kot(cur->_data));
				//		cur = cur->_next;
				//		//类似现代写法
				//		//插入的顺序是扩容后的顺序
				//	}
				//}
				////扩容后的_tables和原_tables交换
				//_tables.swap(newHT._tables);
				////调用写的析构函数析构newHT

				

				//复用结点的方法
				vector<Node*> newTables;
				newTables.resize(_tables.size() * 2, nullptr);
				//遍历旧表
				for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
				{
					Node* cur = _tables[i];
					while (cur)
					{	//遍历桶
						//挪动映射到新表
						Node* next = cur->_next;

						size_t hashi = hf(kot(cur->_data)) % newTables.size();
						//头插挪动
						cur->_next = newTables[hashi];
						newTables[hashi] = cur;

						cur = next;
					}
					_tables[i] = nullptr;
				}
				//交换_tables指向数组
				_tables.swap(newTables);
			}

			
			size_t hashi = hf(kot(data)) % _tables.size();
			Node* newnode = new Node(data);
			//头插
			newnode->_next = _tables[hashi];
			_tables[hashi] = newnode;
			++_n;

			return make_pair(iterator(newnode, this, hashi), true);;
		}

		iterator Find(const K& key)
		{
			Hash hf;
			KeyOfT kot;
			size_t hashi = hf(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					return iterator(cur,this,hashi);
				}

				cur = cur->_next;
			}
			return end();
		}

		bool Erase(const K& key)
		{
			Hash hf;
			KeyOfT kot;
			size_t hashi = hf(key) % _tables.size();
			Node* cur = _tables[hashi];
			Node* prev = nullptr;
			while (cur)
			{
				if (kot(cur->_data) == key)
				{
					if (prev == nullptr)
					{
						_tables[hashi] = cur->_next;
					}
					else
					{
						prev->_next = cur->_next;
					}
					delete cur;
					return true;
				}

				prev = cur;
				cur - cur->_next;
			}
			return false;
		}
	private:
		//调用库内方式
		//struct bucket
		//{
		//	list<pair<K, V>> _lt;
		//	set<pair<K, V>> _rbtree;
		//	size_t len = 0;//桶长超过8，放到红黑树
		//};
		// vector<bucket> _tables;
		//vector<list<pair<K, V>>> _tables;

		vector<Node*> _tables;//指针数组

		size_t _n;
	};
}